Informatique - Analyse numérique

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de la simulation de circuits et de la modélisation de dispositifs.

L'algorithme SMLN transforme la gestion des données pour les applis de streaming.

Examiner comment les perturbations affectent les valeurs propres dans les systèmes de Rosenbrock et leurs implications.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension du comportement des ondes dans les matériaux pour les applications en ingénierie.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation du comportement des fluides en utilisant des équations à dix moments.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans le calcul des valeurs propres en physique nucléaire.

Explorer le rôle des priors tensoriels structurés dans l'amélioration des estimations de données.

Une nouvelle méthode améliore le calcul des espaces de nullité des grandes matrices creuses.

Un aperçu détaillé sur comment améliorer les images floues et bruyantes dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore les simulations de fluides avec des grilles plus simples et une précision accrue.

Combiner des états de produit matriciel et des polynômes de Chebyshev pour une approximation de fonction efficace.

Présentation d'une nouvelle méthode pour résoudre des équations différentielles en utilisant des données irrégulières.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'analyse de données et la compression d'images.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions pour des distributions complexes en utilisant la fermeture des moments.

Un nouvel algorithme aide à étudier le comportement des cellules cancéreuses pour de meilleurs traitements.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la simulation des interactions entre plasma et particules neutres.

De nouvelles méthodes offrent des solutions efficaces pour les exponentielles d'opérateurs dans divers domaines.

Découvrez de nouvelles techniques pour améliorer la qualité des images grâce à des méthodes de débruitage avancées.

De nouvelles techniques améliorent la précision dans l'analyse des matériaux presque incompressibles.

PDEformer-1 simplifie la résolution des équations aux dérivées partielles unidimensionnelles en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Nouvelles méthodes pour régler des systèmes linéaires complexes efficacement.

Cet article parle des méthodes pour simuler avec précision le passage de l'eau souterraine.

Explorer comment le bruit influence la dynamique des ondes dans les systèmes biologiques grâce à des modèles avancés.

Techniques pour améliorer la précision des solutions numériques en science et ingénierie.

Ce travail met en avant les propriétés des inverses de matrices dans la résolution d'équations.

Découvrez comment la descente de gradient par mini-lots améliore l'optimisation dans divers domaines.

De nouvelles architectures de réseaux de neurones améliorent la stabilité et la précision pour résoudre des équations différentielles partielles.

Explorer les propriétés des matériaux grâce à des méthodes de diffusion innovantes et des techniques d'imagerie.

Une nouvelle approche pour les systèmes non linéaires améliore l'efficacité et la précision de la modélisation.

De nouvelles idées sur le comportement non réciproque dans la diffusion peuvent transformer les applications énergétiques.

Cet article présente une nouvelle approche pour s'attaquer aux défis des interfaces mouvantes dans les problèmes d'advection-diffusion.

Des recherches montrent que les données de parole pourraient aider à identifier la maladie de Parkinson plus tôt.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer la précision des simulations d'équations de réaction-diffusion.

Présentation de méthodes pour améliorer la stabilité énergétique et la positivité dans les flux de gradient.

Les avancées en deep learning offrent des solutions à des problèmes mathématiques complexes dans plusieurs domaines.

Explorer de nouvelles méthodes pour résoudre des interactions non locales dans divers domaines.

Découvre comment les réseaux de neurones informés par la physique s'attaquent aux équations différentielles-algébriques partielles.

De nouvelles méthodes aident à améliorer l'analyse des données des matrices SPD.

De nouvelles techniques de modélisation améliorent les systèmes de propulsion des fusées grâce à une analyse de données efficace.

Découvre comment les algorithmes de gradient proximal améliorent l'optimisation dans divers domaines.